Verificați semnificația (calitatea) a ecuației de regresie, apoi determina dacă modelul matematic, care exprimă relația dintre variabilele, datele experimentale, este suficient dacă sunt incluse în ecuația variabilelor explicative pentru a descrie variabila dependentă. Pentru a avea o judecată generală cu privire la calitatea modelului, pentru fiecare observație din abaterile relative determină eroarea medie de aproximare. Adecvarea ecuației de regresie (model) este verificată prin intermediul unei erori de aproximare medie. a căror valoare nu trebuie să depășească 12-15% (valoarea maximă admisă).
Pentru a testa dacă gradul de adaptare a modelului este suficient de ridicat, este necesar să se testeze ipoteza semnificației lui R2:
1. Sunt proiectate două opuse. ipoteză despre coeficientul de DETERMINARE.
a) Dar - adevărul căruia este verificat: Dar: R2 = 0
b) o ipoteză alternativă: H1: R2 nu este 0
2. Calculați R2, pentru acest calcul al sumei: Sfact. =
Sobsch. =
3. Să calculam valoarea eșantionului statisticilor de verificare:
4. Definiți nivelul de semnificație alfa și tabelul de alocare a Fischer stabili critice: FKR (alfa, K1, K2). K1 = m, K2 = n-m-1
Aplicați regula de decizie: Dacă valoarea selectivă este mai mică decât valoarea critică
atunci ipoteza nulă este asumată la nivelul de semnificație al alfa (coeficientul de determinare nu este semnificativ diferit de zero). dacă valoarea este mai mare decât critica Selective apoi respinge ipoteza nulă în favoarea nivelului de semnificație alternativă alfa (t.e.R2 esențial și modelul de regresie, în general, semnificativ la valoarea alfa, adică, bine adaptată la datele de observare).